自从2007年人类微生物组计划（Human Microbiome Project，HMP）启动开始[1]，各种各样的微生物研究陆续出现在大家的视野中，尤其是近年来“火的不行”的肠道微生物。
肠道微生物已经被证明和多种疾病有关联，除了自己的“大本营”——肠道相关的疾病外，远远的发生在大脑中的疾病也没能“逃脱它的控制”，比如帕金森病和抑郁症。
作为“致病原”，研究人员通常都会将它作为“靶点”来治疗疾病。然而，最近新的研究让我们意识到，肠道微生物还可以有别的“用途”。
在本月发表在《Cell Host and Microbe》杂志上的文章中，马萨诸塞州总医院的胃肠病学专家Ashwin Ananthakrishnan医生将肠道微生物变成了一个预测炎症性肠病（IBD）治疗疗效的“工具”[2]。
Ashwin Ananthakrishnan医生
IBD主要包括克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC），是一类自身免疫疾病。传统疗法主要是抗炎治疗，近年来随着基础研究的爆发，很多免疫抑制类药物出现了，但是研究人员发现，IBD患者对这些药物的反应有很大的差别，有些人效果“奇好”，有些人却根本没用。鉴于有不少研究都指出，肠道微生物与我们的免疫系统存在相互作用，因此Ananthakrishnan医生想，把它作为个性化治疗的“评估工具”是否可行呢？
他们招募了85名IBD患者，其中包括43例UC和42例CD，给他们使用Vedolizumab进行治疗。Vedolizumab是一种单克隆抗体药物，于2014年被FDA批准上市，治疗中度至重度的IBD[3]。研究人员分别收集了治疗开始前和治疗开始后第14周、30周和54周的粪便样本，分析其中肠道微生物的组成特点和功能情况。
通过对比，研究人员发现，对14周的Vedolizumab治疗响应良好的患者在治疗前携带的肠道微生物多样性更高，而且他们肠道内的Roseburia inulinivorans菌和伯克霍尔德氏菌目中的一个菌种的丰度明显高于不响应的患者，这些患者直到54周（1年），疗效依然“不打折扣”。
除了微生物“身份”的鉴定外，研究人员还发现，响应患者有13条微生物的代谢通路也更加活跃，其中就有产生丁酸盐的通路，丁酸盐作为短链脂肪酸，是抑制肠道炎症的“一把好手”。
Roseburia inulinivorans菌和伯克霍尔德氏菌目中的一个菌种的丰度对比，Remission：对药物响应的患者；Non-remission：对药物不响应的患者
为了评估这些发现的“预测价值”，研究人员将他们得到的结果输入到机器学习工具——vedoNET中，经过数据的“消化和学习”，研究人员确定了40个评估指标，然后用它对另外一组的IBD患者进行了检测。检测结果显示，vedoNET的预测准确率超过了80%，假阴性率不到25%，相比其他方法50-60%的假阴性率来说，是非常大的进步。而这只是基于85名患者的研究结果，研究人员指出，未来随着患者群体的扩大，这个预测会越来越准确。
除了“大本营”——肠道中的疾病外，还有另一组科学家将非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的检测也“寄希望”于肠道微生物。NAFLD对大家可能有点陌生，但要说“肝硬化”，大家肯定都知道，而NAFLD就是肝硬化的发病原因之一，此外，还包括肝癌和其他慢性肝病以及II性糖尿病和动脉粥样硬化。
过去人们对这个疾病没有足够的重视，但是随着近年来肥胖人数和代谢疾病的增加，NAFLD患者也越来越多，据估计，有至少一半的肥胖人群都患有不同程度的NAFLD[4]。目前，检查只能依靠肝脏活检，但是肝脏活检要经肝脏进行穿刺，既不方便，创伤也相对较大，所以愿意主动进行检查的患者很少。但是NAFLD的检查是很有必要的，因为其晚期的诊断是判断肝源性死亡率的最重要的因素。只有做出了及时和准确的诊断，才能尽量帮助患者“远离死亡”。
肝脏活检示意图（奇点糕看了觉得肝有点疼）
于是，来自加州大学圣地亚哥分校医学院和“科学狂人”J.Craig Venter创办的Human Logevity公司的研究人员联手进行了研究，他们用粪便样本的微生物作为“指征”，检测NAFLD，根据刊登在《Cell Metabolism》杂志上的研究结果，这一检测方法的准确率高达90%左右[5]！
这也不是研究人员“异想天开”，近年来的大量研究都证明肠道微生物与NAFLD之间有着“千丝万缕”的联系。比如肥胖和NAFLD患者肠道中革兰氏阴性菌的比例都非常高[6]；肠道微生物多样性的减少和特定产生胆汁酸的微生物的缺失与NAFLD的中一类——非酒精性脂肪性肝炎（NASH）的发病有关[7]；还有肠道微生物可以将一些普通的代谢产物转化为与脂肪肝发展有关的化学物质[8]等等。这些都让研究人员认为，通过对肠道微生物“信息”的预测，很可能会为NAFLD的检查带来新的方法。
研究人员首先征集了86名已经确诊的NAFLD患者，他们之中有72例为早期和中期，剩下的14例为晚期。研究人员采集了他们的粪便样本，然后进行了测序，确定了微生物的组成和丰度。根据逐一的对比，研究人员最终确定了37个菌种可以用来作为区分NAFLD早中期和晚期的依据。用这个“预测模型”来对患者进行正向推导预测时，研究人员发现准确率能够达到93.6%！
37种肠道微生物在丰度上的差异
另外，有趣的是，我们都非常熟悉的大肠杆菌在不同程度患者的肠道内差异很大，晚期NAFLD患者的大肠杆菌是早期患者的3倍，而且变形菌门的微生物也明显较多。最后，研究人员又用他们建立的测试方法对16名晚期NAFLD患者和33名健康人进行了测试。他们发现，在这37种微生物中，只需要9种就可以将健康人与NAFLD患者区分开来，准确度也可以达到88%。
对于这个研究结果，研究人员感到非常兴奋，他们已经开始申请新的资金赞助，希望能将这个方法进行推广，与Ananthakrishnan医生团队的想法相似，他们也希望能通过这种推广来扩大患者队列，同时完善测试，进一步提高测试的准确性。
对于这类基于肠道微生物的检测方法，两组研究人员有着共同的“担心”，就是价钱问题。因为我们知道，目前肠道微生物的测序价钱并不便宜，用于这种常规筛查对于患者来说会是很大的负担，因此Ananthakrishnan医生呼吁，技术的进步应该带来成本的下降，这样才适合大量患者，帮助患者避免不必要的药物开销，甚至还可以有针对性地研发专门改善病情的益生菌制品[9]。
对于这种“新型检测手段”，J.Craig Venter说：“我们应该像重视基因组测序一样重视它，了解肠道微生物是解开‘疾病难题’的重要部分，而现在是一个非常好的时机，像机器学习这样的新技术也将帮助我们在这个领域取得重大进步。”[4]
参考资料：
[1] Turnbaugh PJ， Ley RE， Hamady M， Fraser-Liggett CM， Knight R， Gordon JI. 2007. The Human Microbiome Project. Nature 449：804-10
[2] Ananthakrishnan A N, Luo C, Yajnik V, et al. Gut Microbiome Function Predicts Response to Anti-integrin Biologic Therapy in Inflammatory Bowel Diseases[J]. Cell Host & Microbe, 2017, 21(5): 603-610. e3.
[3] http://www.fda.gov/NewsEvents/Newsroom/PressAnnouncements/ucm398065.htm
[4] https://www.sciencedaily.com/releases/2017/05/170502142039.htm
[5] Loomba R, Seguritan V, Li W, et al. Gut Microbiome-Based Metagenomic Signature for Non-invasive Detection of Advanced Fibrosis in Human Nonalcoholic Fatty Liver Disease[J]. Cell Metabolism, 2017, 25(5): 1054-1062. e5.
[6] Zhu, L., Baker, S.S., Gill, C., Liu, W., Alkhouri, R., Baker, R.D., and Gill, S.R. (2013). Characterization of gut microbiomes in nonalcoholic steatohepatitis (NASH) patients: a connection between endogenous alcohol and NASH. Hepatology 57, 601–609.
[7] Kakiyama, G., Pandak, W.M., Gillevet, P.M., Hylemon, P.B., Heuman, D.M., Daita, K., Takei, H., Muto, A., Nittono, H., Ridlon, J.M., et al. (2013). Modulation of the fecal bile acid profile by gut microbiota in cirrhosis. J. Hepatol. 58, 949–955.
[8] Chen, Y.M., Liu, Y., Zhou, R.F., Chen, X.L., Wang, C., Tan, X.Y., Wang, L.J., Zheng, R.D., Zhang, H.W., Ling, W.H., and Zhu, H.L. (2016). Associations of gut-flora-dependent metabolite trimethylamine-N-oxide, betaine and choline with non-alcoholic fatty liver disease in adults. Sci. Rep. 6, 19076.
[9] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-05/mgh-gmm051517.php
